CN106303259A - 一种实现拍照的方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种实现拍照的方法和装置，包括：接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片；其中，N为大于或等于2的整数；分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域；将除基础图片之外的其他(N‑1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片；其中，基础图片为N张图片中的任意一张。通过本发明实施例的方案，从多张图片中将至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成，得到的最终图片质量较好，从而更符合用户心意。

Description

一种实现拍照的方法和装置

技术领域

本文涉及终端技术，尤指一种实现拍照的方法和装置。

背景技术

目前，用户在拍照时，有时候拍出来的图片质量不是太好，就需要重新拍摄。为了一次性获得图片质量较好的图片，用户往往采用连拍的方式一次性拍摄多张图片，从多张图片中找出一张质量最好的图片。但是，连拍得到的每一张图片总会有一部分质量不好或者不符合用户心意。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提出了一种实现拍照的方法和装置，能够获得质量较好的图片，以符合用户心意。

为了达到上述目的，本发明实施例提出了一种实现拍照的装置，包括：

获取模块，用于接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片；其中，N为大于或等于2的整数；

识别模块，用于分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域；

合成模块，用于将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片；其中，基础图片为N张图片中的任意一张。

可选的，所述合成模块具体用于：

判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片，并继续执行判断第(i+1)张图片中是否至少一个被关注的区域比新的基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤，直到(N-1)张图片均处理完成。

可选的，所述合成模块还用于：

当判断出所述第i张图片中被关注的区域均没有比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件时，继续执行判断第(i+1)张图片中被关注的区域是否比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤。

可选的，还包括：

设置模块，用于接收到设置指令；其中，所述设置指令包括一个或多个所述被关注的区域；保存所述设置指令中的被关注的区域；

所述识别模块具体用于：

分别识别每一张所述图片中所述设置指令中的被关注的区域。

可选的，所述被关注的区域包括以下的任意一个或多个：面部、腿部、手臂。

可选的，当比所述基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括面部时，所述合成模块具体用于采用以下方式实现所述判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件：

判断出所述第i张图片中面部处于睁眼状态，且所述基础图片中面部处于闭眼状态；

或者，判断出所述第i张图片中面部处于笑脸状态，且所述基础图片中面部处于非笑脸状态；

或者，判断出所述第i张图片中面部处于睁眼状态和笑脸状态，且所述基础图片中面部处于闭眼状态或非笑脸状态；

或者，判断出所述第i张图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量大于所述基础图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量。

可选的，当比所述基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括腿部时，所述合成模块具体用于采用以下方式实现所述判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件：

判断出所述第i张图片中腿部的笔直度大于所述基础图片中腿部的笔直度；

或者，判断出所述第i张图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量大于所述基础图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量。

可选的，当比所述基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括手臂时，所述合成模块具体用于采用以下方式实现所述判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件：

判断出所述第i张图片中手臂的笔直度大于所述基础图片中手臂的笔直度；

或者，判断出所述第i张图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量大于所述基础图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量。

本发明实施例还提出了一种实现拍照的方法，包括：

接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片；其中，N为大于或等于2的整数；

分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域；

将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片；其中，基础图片为N张图片中的任意一张。

可选的，所述将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片包括：

判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片，并继续执行判断第(i+1)张图片中是否至少一个被关注的区域比新的基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤，直到(N-1)张图片均处理完成。

可选的，该方法还包括：

当判断出所述第i张图片中被关注的区域均没有比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件时，继续执行判断第(i+1)张图片中被关注的区域是否比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤。

可选的，该方法之前还包括：

接收到设置指令；其中，所述设置指令包括一个或多个所述被关注的区域；

保存所述设置指令中的被关注的区域；

所述分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域包括：

分别识别每一张所述图片中所述设置指令中的被关注的区域。

可选的，所述被关注的区域包括以下的任意一个或多个：面部、腿部、手臂。

可选的，当比所述基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括面部时，所述判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件包括：

判断出所述第i张图片中面部处于睁眼状态，且所述基础图片中面部处于闭眼状态；

或者，判断出所述第i张图片中面部处于笑脸状态，且所述基础图片中面部处于非笑脸状态；

或者，判断出所述第i张图片中面部处于睁眼状态和笑脸状态，且所述基础图片中面部处于闭眼状态或非笑脸状态；

或者，判断出所述第i张图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量大于所述基础图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量。

可选的，当比所述基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括腿部时，所述判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件包括：

判断出所述第i张图片中腿部的笔直度大于所述基础图片中腿部的笔直度；

或者，判断出所述第i张图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量大于所述基础图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量。

可选的，当比所述基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括手臂时，所述判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件包括：

判断出所述第i张图片中手臂的笔直度大于所述基础图片中手臂的笔直度；

或者，判断出所述第i张图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量大于所述基础图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量。

与相关技术相比，本发明实施例包括：接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片；分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域；将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片；其中，基础图片为N张图片中的任意一张。通过本发明实施例的方案，从多张图片中将至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成，得到的最终图片质量较好，从而更符合用户心意。

附图说明

下面对本发明实施例中的附图进行说明，实施例中的附图是用于对本发明的进一步理解，与说明书一起用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限制。

图1为实现本发明各个实施例的移动终端的硬件结构示意图；

图2为如图1所示的移动终端的无线通信系统示意图；

图3为本发明第一实施例实现拍照的方法的流程图；

图4为本发明第一实施例用户设置被关注的区域的界面的示意图；

图5为本发明第一实施例识别被关注的区域的示意图；

图6为本发明第一实施例计算腿部和手臂的笔直度的示意图；

图7为本发明第二实施例实现拍照的装置的结构组成示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合附图对本发明作进一步的描述，并不能用来限制本发明的保护范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的各种方式可以相互组合。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

现在将参考附图描述实现本发明各个实施例的移动终端。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，"模块"与"部件"可以混合地使用。

移动终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是移动终端。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

图1为实现本发明各个实施例的移动终端的硬件结构示意。

移动终端100可以包括无线通信单元110、A/V(音频/视频)输入单元120、用户输入单元130、输出单元150、存储器160、接口单元170、控制器180和电源单元190等等。图1示出了具有各种组件的移动终端，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件。可以替代地实施更多或更少的组件。将在下面详细描述移动终端的元件。

无线通信单元110通常包括一个或多个组件，其允许移动终端100与无线通信系统或网络之间的无线电通信。例如，无线通信单元可以包括移动通信模块112。

移动通信模块112将无线电信号发送到基站(例如，接入点、节点B等等)、外部终端以及服务器中的至少一个和/或从其接收无线电信号。这样的无线电信号可以包括语音通话信号、视频通话信号、或者根据文本和/或多媒体消息发送和/或接收的各种类型的数据。

A/V输入单元120用于接收音频或视频信号。A/V输入单元120可以包括相机121，相机121对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元151上。经相机121处理后的图像帧可以存储在存储器160(或其它存储介质)中或者经由无线通信单元110进行发送，可以根据移动终端的构造提供两个或更多相机121。

用户输入单元130可以根据用户输入的命令生成键输入数据以控制移动终端的各种操作。用户输入单元130允许用户输入各种类型的信息，并且可以包括键盘、锅仔片、触摸板(例如，检测由于被接触而导致的电阻、压力、电容等等的变化的触敏组件)、滚轮、摇杆等等。特别地，当触摸板以层的形式叠加在显示单元151上时，可以形成触摸屏。

接口单元170用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。识别模块可以是存储用于验证用户使用移动终端100的各种信息并且可以包括用户识别模块(UIM)、客户识别模块(SIM)、通用客户识别模块(USIM)等等。另外，具有识别模块的装置(下面称为"识别装置")可以采取智能卡的形式，因此，识别装置可以经由端口或其它连接装置与移动终端100连接。接口单元170可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端和外部装置之间传输数据。

另外，当移动终端100与外部底座连接时，接口单元170可以用作允许通过其将电力从底座提供到移动终端100的路径或者可以用作允许从底座输入的各种命令信号通过其传输到移动终端的路径。从底座输入的各种命令信号或电力可以用作用于识别移动终端是否准确地安装在底座上的信号。输出单元150被构造为以视觉、音频和/或触觉方式提供输出信号(例如，音频信号、视频信号、警报信号、振动信号等等)。输出单元150可以包括显示单元151等等。

显示单元151可以显示在移动终端100中处理的信息。例如，当移动终端100处于电话通话模式时，显示单元151可以显示与通话或其它通信(例如，文本消息收发、多媒体文件下载等等)相关的用户界面(UI)或图形用户界面(GUI)。当移动终端100处于视频通话模式或者图像捕获模式时，显示单元151可以显示捕获的图像和/或接收的图像、示出视频或图像以及相关功能的UI或GUI等等。

同时，当显示单元151和触摸板以层的形式彼此叠加以形成触摸屏时，显示单元151可以用作输入装置和输出装置。显示单元151可以包括液晶显示器(LCD)、薄膜晶体管LCD(TFT-LCD)、有机发光二极管(OLED)显示器、柔性显示器、三维(3D)显示器等等中的至少一种。这些显示器中的一些可以被构造为透明状以允许用户从外部观看，这可以称为透明显示器，典型的透明显示器可以例如为TOLED(透明有机发光二极管)显示器等等。根据特定想要的实施方式，移动终端100可以包括两个或更多显示单元(或其它显示装置)，例如，移动终端可以包括外部显示单元(未示出)和内部显示单元(未示出)。触摸屏可用于检测触摸输入压力以及触摸输入位置和触摸输入面积。

存储器160可以存储由控制器180执行的处理和控制操作的软件程序等等，或者可以暂时地存储己经输出或将要输出的数据(例如，电话簿、消息、静态图像、视频等等)。而且，存储器160可以存储关于当触摸施加到触摸屏时输出的各种方式的振动和音频信号的数据。

存储器160可以包括至少一种类型的存储介质，所述存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。而且，移动终端100可以与通过网络连接执行存储器160的存储功能的网络存储装置协作。

控制器180通常控制移动终端的总体操作。例如，控制器180执行与语音通话、数据通信、视频通话等等相关的控制和处理。控制器180可以执行模式识别处理，以将在触摸屏上执行的手写输入或者图片绘制输入识别为字符或图像。

电源单元190在控制器180的控制下接收外部电力或内部电力并且提供操作各元件和组件所需的适当的电力。

这里描述的各种实施方式可以以使用例如计算机软件、硬件或其任何组合的计算机可读介质来实施。对于硬件实施，这里描述的实施方式可以通过使用特定用途集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行这里描述的功能的电子单元中的至少一种来实施，在一些情况下，这样的实施方式可以在控制器180中实施。对于软件实施，诸如过程或功能的实施方式可以与允许执行至少一种功能或操作的单独的软件模块来实施。软件代码可以由以任何适当的编程语言编写的软件应用程序(或程序)来实施，软件代码可以存储在存储器160中并且由控制器180执行。

至此，己经按照其功能描述了移动终端。下面，为了简要起见，将描述诸如折叠型、直板型、摆动型、滑动型移动终端等等的各种类型的移动终端中的滑动型移动终端作为示例。因此，本发明能够应用于任何类型的移动终端，并且不限于滑动型移动终端。

如图1中所示的移动终端100可以被构造为利用经由帧或分组发送数据的诸如有线和无线通信系统以及基于卫星的通信系统来操作。

现在将参考图2描述其中根据本发明的移动终端能够操作的通信系统。

这样的通信系统可以使用不同的空中接口和/或物理层。例如，由通信系统使用的空中接口包括例如频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址(CDMA)和通用移动通信系统(UMTS)(特别地，长期演进(LTE))、全球移动通信系统(GSM)等等。作为非限制性示例，下面的描述涉及CDMA通信系统，但是这样的教导同样适用于其它类型的系统。

参考图2，CDMA无线通信系统可以包括多个移动终端100、多个基站(BS)270、基站控制器(BSC)275和移动交换中心(MSC)280。MSC280被构造为与公共电话交换网络(PSTN)290形成接口。MSC280还被构造为与可以经由回程线路耦接到基站270的BSC275形成接口。回程线路可以根据若干己知的接口中的任一种来构造，所述接口包括例如E1/T1、ATM，IP、PPP、帧中继、HDSL、ADSL或xDSL。将理解的是，如图2中所示的系统可以包括多个BSC2750。

每个BS270可以服务一个或多个分区(或区域)，由多向天线或指向特定方向的天线覆盖的每个分区放射状地远离BS270。或者，每个分区可以由用于分集接收的两个或更多天线覆盖。每个BS270可以被构造为支持多个频率分配，并且每个频率分配具有特定频谱(例如，1.25MHz,5MHz等等)。

分区与频率分配的交叉可以被称为CDMA信道。BS270也可以被称为基站收发器子系统(BTS)或者其它等效术语。在这样的情况下，术语"基站"可以用于笼统地表示单个BSC275和至少一个BS270。基站也可以被称为"蜂窝站"。或者，特定BS270的各分区可以被称为多个蜂窝站。

如图2中所示，广播发射器(BT)295将广播信号发送给在系统内操作的移动终端100。如图1中所示的广播接收模块111被设置在移动终端100处以接收由BT295发送的广播信号。在图2中，示出了几个全球定位系统(GPS)卫星300。卫星300帮助定位多个移动终端100中的至少一个。

在图2中，描绘了多个卫星300，但是理解的是，可以利用任何数目的卫星获得有用的定位信息。如图1中所示的GPS模块115通常被构造为与卫星300配合以获得想要的定位信息。替代GPS跟踪技术或者在GPS跟踪技术之外，可以使用可以跟踪移动终端的位置的其它技术。另外，至少一个GPS卫星300可以选择性地或者额外地处理卫星DMB传输。

作为无线通信系统的一个典型操作，BS270接收来自各种移动终端100的反向链路信号。移动终端100通常参与通话、消息收发和其它类型的通信。特定基站270接收的每个反向链路信号被在特定BS270内进行处理。获得的数据被转发给相关的BSC275。BSC提供通话资源分配和包括BS270之间的软切换过程的协调的移动管理功能。BSC275还将接收到的数据路由到MSC280，其提供用于与PSTN290形成接口的额外的路由服务。类似地，PSTN290与MSC280形成接口，MSC与BSC275形成接口，并且BSC275相应地控制BS270以将正向链路信号发送到移动终端100。

基于上述移动终端硬件结构以及通信系统，提出本发明方法各个实施例。

如图3所示，本发明第一实施例提出一种实现拍照的方法，包括：

步骤300、接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片。

本步骤中，N为大于或等于2的整数。

本步骤中，连拍指令可以来自于用户，也可以来自于其他设备。

步骤301、分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域。

可选的，被关注的区域包括以下的任意一个或多个：面部、腿部、手臂。

可选的，该方法之前还包括：

接收到设置指令；其中，设置指令包括一个或多个被关注的区域；

保存设置指令中的被关注的区域；

分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域包括：

分别识别每一张图片中设置指令中的被关注的区域。

其中，设置指令可以来自于用户，也可以来自于其他设备。

也就是说，被关注的区域可以在每次拍照之前设置，也可以一次性设置好，后续拍照均按照设置的被关注的区域进行图片处理，被关注的区域可以由用户设置，也可以设置成默认值。

图4为用户设置被关注的区域的界面的示意图。如图4所示，可以采用下拉列表的形式来显示可设置的被关注的区域，这样，用户就可以从列表中选择想要关注的区域。当然，用户也可以采用手动输入的方式来设置被关注的区域，本发明对此不作限定。

本步骤中，在分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域时，可以采用以下两种方法中的一种进行识别，当然也可以采用其他的识别方法进行识别，本发明实施例对此不作限定。

第一种，先确定N张图片中的任意一张为基础图片，识别基础图片中的被关注的区域，将包含识别到的一个被关注的区域的第一区域提取出来，再分别从除基础图片之外的其他(N-1)张图片的每一张图片中提取与第一区域相对应的第二区域，最后从第二区域中识别被关注的区域。

当被关注的区域有多个时，第一区域和第二区域也分别有多个。

例如，图5为本发明实施例识别被关注的区域的示意图。如图5所示，假设图片的大小为200×400，图片中有一个人，那么能识别到面部一个，手臂两个，分别为手臂1和手臂2，腿部两个，分别为腿部1和腿部2；如果被关注的区域包括面部、腿部和手臂，则可以从基础图片中提取出三个第一区域，分别为第一区域1、第一区域2和第一区域3；其中，第一区域1为基础图片上第50行到第100行，第70列到第120列之间的区域，第一区域2为基础图片上第110行到第220行，第10列到第180列之间的区域，第一区域3为基础图片上第230行到第360行，40列到第140列之间的区域。

当图片中有多个人时，第一区域1应包括识别到的所有人的面部，第一区域2应包括识别到的所有人的手臂，第一区域3应包括识别到的所有人的腿部。

那么，第二区域1的位置应该与第一区域1的位置相同；第二区域2的位置应该与第一区域2的位置相同；第二区域3的位置应该与第一区域3的位置相同。

其中，为了提高处理速度，可以将连拍过程中得到的第一张图片作为基础图片，这样在得到第一张图片后，就可以开始对图片进行处理，从而图片处理和拍照过程可以并行进行，提高了处理速度。

第二种，分别识别每一张图片中的被关注的区域。

其中，具体如何识别图片中的面部可以采用本领域技术人员的熟知技术实现，并不用于限定本发明的保护范围，这里不再赘述。

可以采用深度学习的方法来识别图片中的腿部和手臂，即预先采集多个腿部和手臂的图片，对图片进行学习得到腿部和手臂的特征信息，然后根据学习得到的特征信息来识别图片中的腿部和手臂。

步骤302、将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片。

本步骤中，基础图片为N张图片中的任意一张。

其中，为了提高处理速度，可以将连拍过程中得到的第一张图片作为基础图片，这样在得到第一张图片后，就可以开始对图片进行处理，从而图片处理和拍照过程可以并行进行，提高了处理速度。

本步骤中，可以采用以下三种方法合成最终图片。

第一种，分别将基础图片中的每一个被关注的区域和其他(N-1)张图片中对应的被关注的区域进行比对，从其他(N-1)张图片中对应的被关注的区域中选择出最符合预设条件的被关注的区域，再将最符合预设条件的被关注的区域与基础图片的被关注的区域进行比对，如果最符合预设条件的被关注的区域比基础图片的被关注的区域更符合预设条件，则将基础图片的被关注的区域替换为最符合预设条件的被关注的区域。

第二种，分别将基础图片中的每一个被关注的区域和其他(N-1)张图片中对应的被关注的区域进行比对，从其他(N-1)张图片和基础图片中对应的被关注的区域中选择出最符合预设条件的被关注的区域，判断出最符合预设条件的被关注的区域不是基础图片的被关注的区域，则将基础图片的被关注的区域替换为最符合预设条件的被关注的区域。

第三种，分别将基础图片中的每一个被关注的区域和其他(N-1)张图片中的每一张图片中对应的被关注的区域进行比对，如果其他(N-1)张图片中的某一张图片的被关注的区域比基础图片的被关注的区域更符合预设条件，则将基础图片的被关注的区域替换为该图片的被关注的图片得到新的基础图片，再继续将新的基础图片和其他图片进行比对。

下面以第三种方法为例进行详细说明，其他两种方法中被关注的区域的比对过程类似，这里不再赘述。

可选的，将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片包括：

判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片，并继续执行判断第(i+1)张图片中是否至少一个被关注的区域比新的基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤，直到(N-1)张图片均处理完成。

其中，当采用第一种识别方法识别被关注的区域时，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片包括：

将基础图片中的第一区域替换为第i张图片中与第一区域相对应的第二区域。

如果第一区域和第二区域均包含有多个，那么只替换比第一区域更符合预设条件的第二区域。如图5所示，如果被关注的区域包括面部、腿部和手臂三个，且第一区域1比第二区域1更符合预设条件，而第二区域2比第一区域2更符合预设条件，第二区域3比第一区域3更符合预设条件，那么，就将基础图片的第一区域2替换为第i张图片的第二区域2，将基础图片的第一区域3替换为第i张图片的第二区域3得到新的基础图片。

当采用第二种识别方法识别被关注的区域时，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片包括：

将基础图片中与包含第i张图片的被关注的区域的区域位置相同的区域替换为包含第i张图片的被关注的区域的区域。

如果被关注的区域有多个，则只替换比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的区域。

可选的，当比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括面部时，判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中被关注的区域至少一个比基础图片中被关注的区域更符合预设条件包括：

判断出第i张图片中面部处于睁眼状态，且基础图片中面部处于闭眼状态；

或者，判断出第i张图片中面部处于笑脸状态，且基础图片中面部处于非笑脸状态；

或者，判断出第i张图片中面部处于睁眼状态和笑脸状态，且基础图片中面部处于闭眼状态或非笑脸状态；

或者，判断出第i张图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量大于基础图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量。

其中，非笑脸状态可以是哭脸状态。

具体如何识别图片中面部处于睁眼状态还是闭眼状态，或者识别图片中面部处于笑脸状态还是非笑脸状态可以采用本领域技术人员的熟知技术实现，并不用于限定本发明的保护范围，这里不再赘述。

可选的，当比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括腿部时，判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中被关注的区域至少一个比基础图片中被关注的区域更符合预设条件包括：

判断出第i张图片中腿部的笔直度大于基础图片中腿部的笔直度；

或者，判断出第i张图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量大于基础图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量。

其中，在识别到腿部的轮廓后，可以提取腿部的中心线，将腿部的中心线与预设直线做比对得到腿部的笔直度，例如可以取腿部的中心线和预设直线的均方误差的倒数作为腿部的笔直度，当然，也可以采用其他的方法来计算腿部的笔直度，本发明实施例对此不作限定。

由于每个人的腿部有两个，可以分别计算每一个腿部的笔直度，然后计算两个腿部的笔直度的平均值，或者取笔直度较小的值作为最终的笔直度，也可以采用其他的方式来做评判标准，本发明实施例对此不作限定。

当图片中包含有多个人时，可以预先设置第一预设阈值，该第一预设阈值可以由用户进行设置，也可以设置为默认值。然后计算图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量，数量多的即认为是更符合预设条件。

可选的，当比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括手臂时，判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件包括：

判断出第i张图片中手臂的笔直度大于基础图片中手臂的笔直度；

或者，判断出第i张图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量大于基础图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量。

其中，在识别到手臂的轮廓后，可以提取手臂的中心线，将手臂的中心线与预设直线做比对得到手臂的笔直度，例如可以取手臂的中心线和预设直线的均方误差的倒数作为手臂的笔直度，当然，也可以采用其他的方法来计算手臂的笔直度，本发明实施例对此不作限定。

由于每个人的手臂有两个，可以分别计算每一个手臂的笔直度，然后计算两个手臂的笔直度的平均值，或者取笔直度较小的值作为最终的笔直度，也可以采用其他的方式来做评判标准，本发明实施例对此不作限定。

当图片中包含有多个人时，可以预先设置第二预设阈值，该第二预设阈值可以由用户进行设置，也可以设置为默认值。然后计算图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量，数量多的即认为是更符合预设条件。

可选的，该方法还包括：

当判断出第i张图片中被关注的区域均没有比基础图片中被关注的区域更符合预设条件时，继续执行判断第(i+1)张图片中被关注的区域是否比基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤。

通过本发明实施例的方案，从多张图片中将至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成，得到的最终图片质量较好，从而更符合用户心意。

参见图7，本发明第二实施例还提出了一种实现拍照的装置，包括：

获取模块，用于接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片；其中，N为大于或等于2的整数；

识别模块，用于分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域；

合成模块，用于将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片；其中，基础图片为N张图片中的任意一张。

其中，获取模块可以通过图1的用户输入单元130、照相机121和控制器180实现，识别模块和合成模块可以设置在图1的控制器180中。

识别模块在分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域时，可以采用以下两种方法中的一种进行识别，当然也可以采用其他的识别方法进行识别，本发明实施例对此不作限定。

第一种，识别模块先确定N张图片中的任意一张为基础图片，识别基础图片中的被关注的区域，将包含识别到的一个被关注的区域的第一区域提取出来，再分别从除基础图片之外的其他(N-1)张图片的每一张图片中提取与第一区域相对应的第二区域，最后从第二区域中识别被关注的区域。

当被关注的区域有多个时，第一区域和第二区域也分别有多个。

例如，图5为本发明实施例识别被关注的区域的示意图。如图5所示，假设图片的大小为200×400，图片中有一个人，那么能识别到面部一个，手臂两个，分别为手臂1和手臂2，腿部两个，分别为腿部1和腿部2；如果被关注的区域包括面部、腿部和手臂，则可以从基础图片中提取出三个第一区域，分别为第一区域1、第一区域2和第一区域3；其中，第一区域1为基础图片上第50行到第100行，第70列到第120列之间的区域，第一区域2为基础图片上第110行到第220行，第10列到第180列之间的区域，第一区域3为基础图片上第230行到第360行，40列到第140列之间的区域。

当图片中有多个人时，第一区域1应包括识别到的所有人的面部，第一区域2应包括识别到的所有人的手臂，第一区域3应包括识别到的所有人的腿部。

那么，第二区域1的位置应该与第一区域1的位置相同；第二区域2的位置应该与第一区域2的位置相同；第二区域3的位置应该与第一区域3的位置相同。

其中，为了提高处理速度，识别模块可以将连拍过程中得到的第一张图片作为基础图片，这样在得到第一张图片后，就可以开始对图片进行处理，从而图片处理和拍照过程可以并行进行，提高了处理速度。

第二种，识别模块分别识别每一张图片中的被关注的区域。

其中，识别模块具体如何识别图片中的面部可以采用本领域技术人员的熟知技术实现，并不用于限定本发明的保护范围，这里不再赘述。

识别模块可以采用深度学习的方法来识别图片中的腿部和手臂，即预先采集多个腿部和手臂的图片，对图片进行学习得到腿部和手臂的特征信息，然后根据学习得到的特征信息来识别图片中的腿部和手臂。

合成模块可以采用以下三种方法合成最终图片。

第一种，合成模块分别将基础图片中的每一个被关注的区域和其他(N-1)张图片中对应的被关注的区域进行比对，从其他(N-1)张图片中对应的被关注的区域中选择出最符合预设条件的被关注的区域，再将最符合预设条件的被关注的区域与基础图片的被关注的区域进行比对，如果最符合预设条件的被关注的区域比基础图片的被关注的区域更符合预设条件，则将基础图片的被关注的区域替换为最符合预设条件的被关注的区域。

第二种，合成模块分别将基础图片中的每一个被关注的区域和其他(N-1)张图片中对应的被关注的区域进行比对，从其他(N-1)张图片和基础图片中对应的被关注的区域中选择出最符合预设条件的被关注的区域，判断出最符合预设条件的被关注的区域不是基础图片的被关注的区域，则将基础图片的被关注的区域替换为最符合预设条件的被关注的区域。

第三种，合成模块分别将基础图片中的每一个被关注的区域和其他(N-1)张图片中的每一张图片中对应的被关注的区域进行比对，如果其他(N-1)张图片中的某一张图片的被关注的区域比基础图片的被关注的区域更符合预设条件，则将基础图片的被关注的区域替换为该图片的被关注的图片得到新的基础图片，再继续将新的基础图片和其他图片进行比对。

下面以第三种方法为例进行详细说明，其他两种方法中被关注的区域的比对过程类似，这里不再赘述。

可选的，合成模块具体用于：

判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片，并继续执行判断第(i+1)张图片中是否至少一个被关注的区域比新的基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤，直到(N-1)张图片均处理完成。

其中，当识别模块采用第一种识别方法识别被关注的区域时，合成模块具体用于采用以下方式实现将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片：

将基础图片中的第一区域替换为第i张图片中与第一区域相对应的第二区域。

如果第一区域和第二区域均包含有多个，那么合成模块只替换比第一区域更符合预设条件的第二区域。如图5所示，如果被关注的区域包括面部、腿部和手臂三个，且第一区域1比第二区域1更符合预设条件，而第二区域2比第一区域2更符合预设条件，第二区域3比第一区域3更符合预设条件，那么，就将基础图片的第一区域2替换为第i张图片的第二区域2，将基础图片的第一区域3替换为第i张图片的第二区域3得到新的基础图片。

当识别模块采用第二种识别方法识别被关注的区域时，合成模块具体用于采用以下方式实现将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片：

将基础图片中与包含第i张图片的被关注的区域的区域位置相同的区域替换为包含第i张图片的被关注的区域的区域。

如果被关注的区域有多个，则合成模块只替换比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的区域。

可选的，合成模块还用于：

当判断出第i张图片中被关注的区域均没有比基础图片中被关注的区域更符合预设条件时，继续执行判断第(i+1)张图片中被关注的区域是否比基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤。

可选的，还包括：

设置模块，用于接收到设置指令；其中，设置指令包括一个或多个被关注的区域；保存设置指令中的被关注的区域；

识别模块具体用于：

分别识别每一张图片中设置指令中的被关注的区域。

其中，设置模块可以通过图1的用户输入单元130和控制器180实现。

也就是说，被关注的区域可以在每次拍照之前设置，也可以一次性设置好，后续拍照均按照设置的被关注的区域进行图片处理，被关注的区域可以由用户设置，也可以设置成默认值。

图4为用户设置被关注的区域的界面的示意图。如图4所示，可以采用下拉列表的形式来显示可设置的被关注的区域，这样，用户就可以从列表中选择想要关注的区域。当然，用户也可以采用手动输入的方式来设置被关注的区域，本发明对此不作限定。

可选的，被关注的区域包括以下的任意一个或多个：面部、腿部、手臂。

可选的，当比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括面部时，合成模块具体用于采用以下方式实现判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件：

判断出第i张图片中面部处于睁眼状态，且基础图片中面部处于闭眼状态；

或者，判断出第i张图片中面部处于笑脸状态，且基础图片中面部处于非笑脸状态；

或者，判断出第i张图片中面部处于睁眼状态和笑脸状态，且基础图片中面部处于闭眼状态或非笑脸状态；

或者，判断出第i张图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量大于基础图片中面部处于睁眼状态和/或笑脸状态的数量。

其中，非笑脸状态可以是哭脸状态。

具体如何识别图片中面部处于睁眼状态还是闭眼状态，或者识别图片中面部处于笑脸状态还是非笑脸状态可以采用本领域技术人员的熟知技术实现，并不用于限定本发明的保护范围，这里不再赘述。

可选的，当比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括腿部时，合成模块具体用于采用以下方式实现判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件：

判断出第i张图片中腿部的笔直度大于基础图片中腿部的笔直度；

或者，判断出第i张图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量大于基础图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量。

其中，在识别到腿部的轮廓后，可以提取腿部的中心线，将腿部的中心线与预设直线做比对得到腿部的笔直度，例如可以取腿部的中心线和预设直线的均方误差的倒数作为腿部的笔直度，当然，也可以采用其他的方法来计算腿部的笔直度，本发明实施例对此不作限定。

由于每个人的腿部有两个，可以分别计算每一个腿部的笔直度，然后计算两个腿部的笔直度的平均值，或者取笔直度较小的值作为最终的笔直度，也可以采用其他的方式来做评判标准，本发明实施例对此不作限定。

当图片中包含有多个人时，可以预先设置第一预设阈值，该第一预设阈值可以由用户进行设置，也可以设置为默认值。然后计算图片中腿部的笔直度大于或等于第一预设阈值的数量，数量多的即认为是更符合预设条件。

可选的，当比基础图片的被关注的区域更符合预设条件的被关注的区域包括手臂时，合成模块具体用于采用以下方式实现判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件：

判断出第i张图片中手臂的笔直度大于基础图片中手臂的笔直度；

或者，判断出第i张图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量大于基础图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量。

其中，在识别到手臂的轮廓后，可以提取手臂的中心线，将手臂的中心线与预设直线做比对得到手臂的笔直度，例如可以取手臂的中心线和预设直线的均方误差的倒数作为手臂的笔直度，当然，也可以采用其他的方法来计算手臂的笔直度，本发明实施例对此不作限定。

由于每个人的手臂有两个，可以分别计算每一个手臂的笔直度，然后计算两个手臂的笔直度的平均值，或者取笔直度较小的值作为最终的笔直度，也可以采用其他的方式来做评判标准，本发明实施例对此不作限定。

当图片中包含有多个人时，可以预先设置第二预设阈值，该第二预设阈值可以由用户进行设置，也可以设置为默认值。然后计算图片中手臂的笔直度大于或等于第二预设阈值的数量，数量多的即认为是更符合预设条件。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种实现拍照的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片；其中，N为大于或等于2的整数；

识别模块，用于分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域；

合成模块，用于将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片；其中，基础图片为N张图片中的任意一张。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述合成模块具体用于：

判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片，并继续执行判断第(i+1)张图片中是否至少一个被关注的区域比新的基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤，直到(N-1)张图片均处理完成。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述合成模块还用于：

当判断出所述第i张图片中被关注的区域均没有比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件时，继续执行判断第(i+1)张图片中被关注的区域是否比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤。

4.根据权利要求1～3任意一项所述的装置，其特征在于，还包括：

设置模块，用于接收到设置指令；其中，所述设置指令包括一个或多个所述被关注的区域；保存所述设置指令中的被关注的区域；

所述识别模块具体用于：

分别识别每一张所述图片中所述设置指令中的被关注的区域。

5.根据权利要求1～3任意一项所述的装置，其特征在于，所述被关注的区域包括以下的任意一个或多个：面部、腿部、手臂。

6.一种实现拍照的方法，其特征在于，包括：

接收到连拍指令，在预设时间内获取N张图片；其中，N为大于或等于2的整数；

分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域；

将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片；其中，基础图片为N张图片中的任意一张。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将除基础图片之外的其他(N-1)张图片中至少一个被关注的区域最符合预设条件的图片和基础图片进行合成得到最终图片包括：

判断出除基础图片之外的其他(N-1)张图片中的第i张图片中至少一个被关注的区域比基础图片中被关注的区域更符合预设条件，将基础图片和第i张图片进行合成得到新的基础图片，并继续执行判断第(i+1)张图片中是否至少一个被关注的区域比新的基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤，直到(N-1)张图片均处理完成。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

当判断出所述第i张图片中被关注的区域均没有比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件时，继续执行判断第(i+1)张图片中被关注的区域是否比所述基础图片中被关注的区域更符合预设条件的步骤。

9.根据权利要求6～8任意一项所述的方法，其特征在于，该方法之前还包括：

接收到设置指令；其中，所述设置指令包括一个或多个所述被关注的区域；

保存所述设置指令中的被关注的区域；

所述分别识别每一张图片中预先设置的被关注的区域包括：

分别识别每一张所述图片中所述设置指令中的被关注的区域。

10.根据权利要求6～8任意一项所述的方法，其特征在于，所述被关注的区域包括以下的任意一个或多个：面部、腿部、手臂。